转自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当

Oracle中group by用法 在select 语句中可以使用group by 子句将行划分成较小的组,一旦使用分组后select操作的对象变为各个分组后的数据,使用聚组函数返回的是每一个组的汇总信息. 使用having子句 限制返回的结果集.group by 子句可以将查询结果分组,并返回行的汇总信息Oracle 按照group by 子句中指定的表达式的值分组查询结果. 在带有group by 子句的查询语句中,在select 列表中指定的列要么是group by 子句中指定的列,要么包

MapReduce中作业调度机制主要有3种: 1.先入先出FIFO      Hadoop 中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. 2.公平调度器(相当于时间片轮转调度)      为任务分配资源的方法,其目的是随着时间的推移,让提交的作业获取等量的集群共享资源,让用户公平地共享集群.具体做法是:当集群上只有一个任务在运行时,它将使用整个集群,当有其他作业提交时,系统会将TaskTracker节点空间的时间片分配给这些新的作业,并保证每个任务都得到大概等

鉴于项目的需要,就从网上找到该文章,文章分析得很详细也很易懂,在android里, (不知道是不是现在水平的限制,总之我还没找到在用ContentProvider时可以使用子查询),主要方法是用SQLiteDatabase 的 rawQuery,直接运行sql语句就可以了. 以下是转自网上的一篇文章 本文就和大家一起深入研究下mysql中group by与order by.下面是我模拟我的内容表 我现在需要取出每个分类中最新的内容 select * from test group by cate

Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接使用序列化后的字节流进行比较,不需要反序列化就能够完成排序功能. $$$ hadoop使用的是jdk自带编码器和解码器(DataOutputStream和DataInputStream),它有一套规则把字符转化成字节.1个字符可能转化成1个,2个或者3个字节. 字节流开始处用2个字节,写了字节流的有

转自:http://blog.163.com/yuer_d/blog/static/76761152201010203719835 SQL语句中Group by语句的详细介绍                                                一.创建数据表(表名:Sales)                        Create table Sales(ID numeric(28,0) identity,InvNo char(8),InvDate datetim

SQL中Group By的使用   1.概述 2.原始表 3.简单Group By 4.Group By 和 Order By 5.Group By中Select指定的字段限制 6.Group By All 7.Group By与聚合函数 8.Having与Where的区别 9.Compute 和 Compute By 1.概述 “Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理

java中list集合的内容,如何使用像数据库中group by形式那样排序,比如:有一个 List<JavaBean> 他中包含了一些如下的内容JavaBean:name    money(名称)  (金额) 来源A   100来源B   200来源C   300来源B   6600来源A   99800<数据1> 最后想实现的是:如果假设这些数据在数据库中,那么通过 select name,sum(money) from Table group by name 该语句得到的Li

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

前一段时间写了几篇关于signalr的文章 1.MVC中使用signalR入门教程 2.mvc中signalr实现一对一的聊天 3.Xamarin android中使用signalr实现即时通讯 在平时的工作中用到了signalr进行消息的推送,所以总结了这几篇文章,今天我就来写一写这个signalr如何使用Group 分组方法群发消息.更全面地了解和学习使用signalr. 在开始学习Signalr Group群发消息之前我们来看一下所实现的效果图: 强大的signalr已经封装好了Group

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle

0. 说明 Combiner 介绍 &&  在 MapReduce 中的应用 1. 介绍 Combiner: Map 端的 Reduce,有自己的使用场景 在相同 Key 过多的情况下,在 Map 端进行的预聚合,大大缓解了网络间的 K-V 全分发 Combiner 适用场景: 最大值 求和 最小值 Combiner 不适用平均值的计算 2. 结合 Combiner 实现 Word Count 在 [MapReduce_1] 运行 Word Count 示例程序 代码基础上在 WCApp.

前言 本章主要介绍数据库中group by的用法,也是我们在使用数据库时非常基础的一个知识点.并且也会涉及Join的使用,关于Join的用法,可以看我写的上一篇文章:带你了解数据库中JOIN的用法如有错误还请大家及时指出~ 以下都是采用mysql数据库 Group By 概念 Group By语句从英文的字面意义上理解就是"根据(by)一定的规则进行分组(Group)". 作用:通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理. 注意:group by

SQL中Group By 的常见使用方法  转载源:http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5373057.html 前言今天逛java吧看到了一个面试题, 于是有了今天这个文章, 回顾下Group By的用法. 题目如下:Select name from table group by name having count(*) = 10; 解释: 根据(by)一定的规则进行分组(Group) 所以就是根据题中的name进行分组, 然后把name相同的数量为10的记录

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5

MapReduce中的分布式缓存使用 @(Hadoop) 简介 DistributedCache是Hadoop为MapReduce框架提供的一种分布式缓存机制,它会将需要缓存的文件分发到各个执行任务的子节点的机器中,各个节点可以自行读取本地文件系统上的数据进行处理. 符号链接 可以同在原本HDFS文件路径上+"#somename"来设置符号连接(相当于一个快捷方式) 这样在MapReduce程序中可以直接通通过: File file = new File("somename&

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见

鉴于项目的需要,就从网上找到该文章,文章分析得很详细也很易懂,在android里,(不知道是不是现在水平的限制,总之我还没找到在用 ContentProvider时可以使用子查询),主要方法是用SQLiteDatabase 的 rawQuery,直接运行sql语句就可以了. 以下是转自网上的一篇文章 本文就和大家一起深入研究下mysql中group by与order by.下面是我模拟我的内容表 我现在需要取出每个分类中最新的内容 select * from test group by cate